【集成学习系列教程6】随机森林Random Forest原理及sklearn应用

2 Bagging2.1 概述前面我们介绍了集成学习中的一大类算法——Boosting算法，它利用基学习器之间的相关性，通过串行地生成多个新的基学习器，获得最终的强学习器，是一种非常具有代表性的“串行集成方法”。而集成学习方法中还有另一大类算法——Bagging算法，它利用的是基学习器之间的独立性，通过结合多个相互独立的基学习器，从整体上显著减小拟合的误差，是一种非常具有代表性的“并行集成方法”。本节就将对Bagging方法进行详细的介绍。2.2 算法介绍Bagging的全称为Bootstrap A